1、精選優質文檔-傾情為你奉上一 單項選擇題（每小題2分，共10分）1.首次提出“人工智能”是在（D ）年A.1946B.1960C.1916D.19562. 人工智能應用研究的兩個最重要最廣泛領域為：BA.專家系統、自動規劃 B. 專家系統、機器學習C. 機器學習、智能控制 D. 機器學習、自然語言理解3. 下列不是知識表示法的是 A 。A：計算機表示法B：“與/或”圖表示法C：狀態空間表示法D：產生式規則表示法4. 下列關于不確定性知識描述錯誤的是 C 。A：不確定性知識是不可以精確表示的B：專家知識通常屬于不確定性知識C：不確定性知識是經過處理過的知識 D：不確定性知識的事實與結論的關系不是

2、簡單的“是”或“不是”。5. 下圖是一個迷宮，S0是入口，Sg是出口，把入口作為初始節點，出口作為目標節點，通道作為分支，畫出從入口S0出發，尋找出口Sg的狀態樹。根據深度優先搜索方法搜索的路徑是 C 。A：s0-s4-s5-s6-s9-sgB：s0-s4-s1-s2-s3-s6-s9-sgC：s0-s4-s1-s2-s3-s5-s6-s8-s9-sgD：s0-s4-s7-s5-s6-s9-sg二 填空題（每空2分，共20分） 1.目前人工智能的主要學派有三家：符號主義、 進化主義 和 連接主義 。2. 問題的狀態空間包含三種說明的集合， 初始狀態集合S 、操作符集合F以及目標狀態集合G 。3

3、、啟發式搜索中，利用一些線索來幫助足跡選擇搜索方向，這些線索稱為 啟發式(Heuristic)信息 。4、計算智能是人工智能研究的新內容，涉及 神經計算、模糊計算和 進化計算等。5、不確定性推理主要有兩種不確定性，即關于 結論 的不確定性和關于 證據 的不確定性。三 名稱解釋（每詞4分，共20分） 人工智能 專家系統 遺傳算法 機器學習 數據挖掘答：（1）人工智能人工智能(Artificial Intelligence) ，英文縮寫為AI。它是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。 人工智能是的一個分支，它企圖了解智能的實質，并生產出一種新的能以

4、人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、和等（2） 專家系統 專家系統是一個含有大量的某個領域專家水平的知識與經驗智能計算機程序系統,能夠利用人類專家的知識和解決問題的方法來處理該領域問題.簡而言之,專家系統是一種模擬人類專家解決領域問題的計算機程序系統 （3） 遺傳算法 遺傳算法是一種以“電子束搜索”特點抑制搜索空間的計算量爆炸的搜索方法，它能以解空間的多點充分搜索，運用基因算法，反復交叉，以突變方式的操作，模擬事物內部多樣性和對環境變化的高度適應性，其特點是操作性強，并能同時避免陷入局部極小點，使問題快速地全局收斂，是一類能將多個信息全局利用的自律分散系統。

5、運用遺傳算法(GA)等進化方法制成的可進化硬件(EHW)，可產生超出現有模型的技術綜合及設計者能力的新穎電路，特別是GA獨特的全局優化性能，使其自學習、自適應、自組織、自進化能力獲得更充分的發揮，為在無人空間場所進行自動綜合、擴展大規模并行處理(MPP)以及實時、靈活地配置、調用基于EPGA的函數級EHW，解決多維空間中不確定性的復雜問題開通了航向（4） 機器學習 機器學習(Machine Learning)是一門多領域交叉學科，涉及概率論、統計學、逼近論、凸分析、算法復雜度理論等多門學科。專門研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身

6、的性能。它是的核心，是使計算機具有智能的根本途徑，其應用遍及人工智能的各個領域，它主要使用歸納、綜合而不是演繹 （5） 數據挖掘 數據挖掘是指從數據集合中自動抽取隱藏在數據中的那些有用信息的非平凡過程，這些信息的表現形式為：規則、概念、規律及模式等。它可幫助決策者分析歷史數據及當前數據，并從中發現隱藏的關系和模式，進而預測未來可能發生的行為。數據挖掘的過程也叫知識發現的過程。 四 簡答題（每小題5分，共30分）1. 人工智能有哪些研究領域和應用領域？答：（1）研究領域自然語言處理，知識表現，智能搜索，推理，規劃，機器學習，知識獲取，組合調度問題，感知問題，模式識別，邏輯程序設計，軟計算，不精確

7、和不確定的管理，人工生命，神經網絡，復雜系統，遺傳算法（2）應用領域智能控制，機器人學，語言和圖像理解，遺傳編程2. 簡述模式識別的基本過程答：（1）信息獲取（2）預處理：對獲取信號進行規范化等各種處理（3）特征提取與選擇：將識別樣本構造成便于比較、分析的描述量即特征向量（4）分類器設計：由訓練過程將訓練樣本提供的信息變為判別事物的判別函數（5）分類決策：對樣本特征分量按判別函數的計算結果進行分類3. 狀態空間法、謂詞邏輯法和語義網絡的要點分別是什么？答：（1）狀態空間法是以狀態和算符為基礎來表示和求解問題的，三個要點是：狀態，算符，問題的狀態空間（2） 謂詞邏輯法要點：命題真值，論域與謂詞，

8、連接詞和量詞，項與合式公式，自由變元和約束變元（3） 語義網絡要點：類屬關系，包含關系，屬性關系，時間關系，位置關系，相近關系，推論關系4. 簡述Agent的定義和基本特征答：（1）Agent定義：Agent指的是一種實體，而且是一種具有智能的實體。這種實體可以是智能軟件、智能設備、智能機器人或智能計算機系統等等，甚至也可以是人 （2） Agent基本特征： a. 自主性 Agent具有屬于其自身的計算資源和局部于自身的行為控制機制,能夠在沒有外界直接操縱的情況下,根據其內部狀態和感知到的環境信息,決定和控制自身的行為。例如,SNMP中的agent就是獨立運行在被管理單元上的自主進程。 b.

9、Agent能夠與其他Agent(包括人),用Agent通信語言實施靈活多樣的交互,能夠有效地與其他Agent。例如,一個Internet上的用戶需要使用Agent通信語言向主動服務Agent陳述信息需求。 c. 反應性 Agent能夠感知所處的環境(可能是物理世界,操縱圖形界面的用戶,或其他Agent等),并對相關事件作出適時反應。例如,一個模擬飛機的Agent能夠對用戶的操縱作出適時反應。 d. 主動性 Agent能夠遵循承諾采取主動行動,表現出面向目標的行為。例如,一個Internet上的主動服務Agent,在獲得新的信息之后能夠按照約定主動將其提交給需要的用戶;一個工作流管理Agent,

10、能夠按照約定將最新的工作進展情況主動通報給有關的工作站5. 根據自己的理解給出人工神經網絡的定義，并指出其特征。答：（1）人工神經網絡是一種應用類似于大腦神經突觸聯接的結構進行信息處理的數學模型 （2）特征：a. 非線性 非線性關系是自然界的普遍特性。大腦智慧就是一種非線性現象。人工神經元處于激活或抑制二種不同的狀態，這種行為在數學上表現為一種非線性關系。具有閾值的神經元構成的網絡具有更好的性能，可以提高容錯性和存儲量b. 非局限性 一個通常由多個神經元廣泛連接而成。一個系統的整體行為不僅取決于單個神經元的特征，而且可能主要由單元之間的相互作用、相互連接所決定。通過單元之間的大量連接模擬大腦的

11、非局限性。聯想是非局限性的典型例子c. 非常定性 人工神經網絡具有自適應、自學習能力。神經網絡不但處理的信息可以有各種變化，而且在處理信息的同時，非線性動力系統本身也在不斷變化。經常采用迭代過程描寫動力系統的演化過程 d. 非凸性 一個系統的演化方向，在一定條件下將取決于某個特定的狀態函數。例如函數，它的極值相應于系統比較穩定的狀態。非凸性是指這種函數有多個極值，故系統具有多個較穩定的，這將導致系統演化的多樣性 6. 有一個農夫帶一只狐貍、一只小羊和一籃菜過河。假設農夫每次只能帶一樣東西過河，考慮安全，無農夫看管時，狐貍和小羊不能在一起，小羊和菜籃不能在一起。試設計求解該問題的狀態空間，并畫出

12、狀態空間圖。答：以變量m、f、s、v分別指示農夫、狐貍、小羊、菜,且每個變量只可取值1(表示在左岸)或0(表示在右岸)。問題狀態可以四元組(m、f、s、v)描述,設初始狀態下均在左岸,目標狀態下都到達右岸。從而,問題求解任務可描述為 (1, 1, 1, 1) ->(0, 0, 0, 0)由于問題簡單,狀態空間中可能的狀態總數為2×2×2×2 = 16,由于要遵從安全限制,合法的狀態只有(除初、目狀態外):   1110，1101，1011，1010，0101，0001，0010，0100；不合法狀態有: 0111,1000,1100,00

13、11,0110,1001設計二類操作算子:Lx、Rx,x為m、f、s、v時分別指示農夫獨自,帶狐貍,帶小羊,帶菜過河；狀態空間圖如下所示.由于Lx和Rx是互逆操作,故而解答路徑可有無數條,但最近的只有二條;都是7個操作步五綜述題（20分）1. （本題10分）對于八數碼難題按下式定義估價函數：f(x)=d(x)+h(x)其中，d(x)為節點x的深度；h(x)是所有棋子偏離目標位置的曼哈頓距離（棋子偏離目標位置的水平距離和垂直距離和），例如下圖所示的初始狀態S0：8的曼哈頓距離為2；2的曼哈頓距離為1；1的曼哈頓距離為1；6的曼哈頓距離為1；h(S0)= 5。1 2 38 47 6 52 8 31

14、 6 47 5初始狀態（S0）：目標狀態：（1）用A*搜索法搜索目標，列出頭三步搜索中的OPEN、CLOSED表的內容和當前擴展節點的f值。（2）畫出搜索樹和當前擴展節點的f值。解：（1）如下表循環OPENCLOSED初始化S01S2 S1 S3S02S6 S1 S3 S4 S5S0 S23S7S1 S3 S4 S5 S8S0 S2 S6（2） 搜索樹如下圖，右上角的數字是其估價函數值 2. (本題10)您認為人工智能課程的哪一部分內容對您的畢業設計或者您以后的工作特別有用？如果有，請敘述其原理；如果沒有，請您談談人工智能的發展對人類有哪些的影響？答：我認為人工智能的發展對人類的影響主要有以下

15、五個方面（1） 勞務就業問題。由于人工智能能夠代替人類進行各種腦力勞動，例如用專家系統代替管理人員或醫生進行決策或診斷與治療病人疾病，所以，將會使一部分人不得不改變他們的工種，甚至造成失業。人工智能在科技和工程中的應用，會使一些人失去介入信息處理活動(如規劃、診斷、理解和決策等)的機會，甚至不得不改變自己的工作方式。（2） 社會結構變化。人們一方面希望人工智能和智能機器能夠代替人類從事各種勞動，另一方面又擔心它們的發展會引起新的社會問題。實際上，近十多年來，社會結構正在發生一種靜悄悄的變化。（3）思維方式與觀念的變化。人工智能的發展與推廣應用，將影響到人類的思維方式和傳統觀念，并使它們發生改變。過分地依賴計算機的建議而不加分析地接受，將會使智能機器用戶